Muchas organizaciones enfrentan actualmente el desafío de transformar digitalmente sus departamentos de finanzas y control. Las organizaciones deben invertir en mejorar y digitalizar los procesos comerciales utilizando inteligencia artificial (IA) en la gestión. Esta inversión incluye un moderno software de procesamiento de datos para inteligencia comercial (BI) y análisis para aprovechar el poder de la IA.
¿Por qué más organizaciones que nunca invierten en IA? Debido a que la planificación en inteligencia artificial aumenta la eficiencia de los procesos financieros, las organizaciones pueden dedicar más tiempo y recursos a actividades de valor agregado. La creciente fuerza de las herramientas de IA significa una mayor calidad de automatización, lo que amplifica estos beneficios.
Gestión empresarial e inteligencia artificial
La cantidad de datos disponibles está aumentando rápidamente, sobre todo debido a la digitalización de los procesos. Con él, también crece el deseo de las empresas de hacer un mejor uso de estos datos para la toma de decisiones y la planificación. Este uso requiere análisis de datos bien fundamentados y la derivación de decisiones a partir de ellos. La calidad de los datos se está convirtiendo en un foco central, especialmente cuando se basan las decisiones en los datos y análisis que recibe a través de la inteligencia artificial.
La gestión de IA es uno de los temas más críticos en este contexto, y muchas organizaciones están lidiando actualmente con él. La planificación en inteligencia artificial se ocupa de la imitación de estructuras de decisión similares a las humanas a través de computadoras y algoritmos que utilizan modelos matemáticos. Uno de los objetivos aquí es hacer mejores pronósticos basados en una base de datos de alta calidad y desarrollar planes comerciales de inteligencia artificial cada vez más precisos que sean escalables e incluso automatizados. En términos de eficiencia y capacidad de automatización (por ejemplo, de los procesos de previsión), muchos ven con razón un gran potencial en el uso de la IA para la planificación y la gestión empresarial.
Planificación y gestión empresarial en la era digital
Los procesos de planificación y previsión están ganando importancia rápidamente en relación con la transformación digital de las finanzas y el control. Muchas organizaciones se dan cuenta de que una visión analítica puramente reactiva del pasado ya no es suficiente. Los nuevos desafíos como la velocidad, la agilidad y la previsión requieren que la planificación y la previsión en el futuro se realicen a corto plazo, de forma automatizada y, si es necesario, de forma continua. También debe tener en cuenta las relaciones de causa y efecto basadas en impulsores. El objetivo es revertir el paradigma de planificación y gestión empresarial hacia un enfoque de previsión proactivo que haga el mejor uso posible de las tecnologías actuales. Aquí es precisamente donde la gestión de la IA ofrece posibilidades completamente nuevas. Por ejemplo:
- Analizar relaciones no triviales en los datos y obtener información sobre patrones, desarrollos y pronósticos.
- Identificar dependencias de controladores desconocidos y relaciones de causa y efecto
- Incluir datos más extensos y generadores de valor en los pronósticos de lo que podría hacer un planificador humano.
- Validación de entrada de datos en base a reglas identificadas, teniendo en cuenta datos históricos.
El uso de IA para la planificación es especialmente relevante en el área de pronósticos intraanuales. Esto se está convirtiendo en algo en lo que muchas empresas se muestran bastante reservadas, pero donde la presión del tiempo para los pronósticos a corto plazo basados en datos que cambian rápidamente ha aumentado enormemente. La planificación en inteligencia artificial puede ser un alivio útil cuando se usa correctamente.
Resumen y desafíos
Tomar “decisiones inteligentes” basadas en datos es un requisito fundamental en nuestro mundo digital en rápido movimiento. Cada vez es más difícil tener en cuenta todos los factores de influencia relevantes y hacerlo a corto plazo y sobre una base sólida. La gestión de IA brinda apoyo a las empresas cuando extraen conocimientos no triviales de datos anteriores y los utilizan para tomar “decisiones inteligentes”. El uso y análisis óptimo de los datos disponibles para mejores decisiones y previsiones de futuro es uno de los retos centrales de las organizaciones en su transformación digital.
Sin embargo, la gestión de la IA también presenta desafíos y requiere ciertas condiciones marco que las empresas deben crear. En primer lugar, estos incluyen una base de datos de alta calidad a partir de la cual se pueden aprender patrones, correlaciones y desarrollos del pasado. Solo los datos correctos con la calidad adecuada, la granularidad requerida y un historial suficiente permiten pronósticos sólidos. Una comprensión profunda de las relaciones causales es esencial (relaciones de causa-efecto). Los patrones, las correlaciones y los desarrollos aprendidos de datos pasados también deben ser válidos para el futuro, de modo que puedan aprenderse y usarse para pronósticos de alta calidad o validación de datos. Si se cumplen estas condiciones básicas, la gestión de IA puede llevar sus planes de negocios de planificación, gestión corporativa e inteligencia artificial al siguiente nivel.
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